我目前正在使用pythonpandas，想知道是否有办法将pandas中的数据输出到juliaDataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python但我不确定它是否适用于数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接受panda数据框？(无需保存为其他文件格式，如csv)什么时候使用JuliaDataframes比使用Pandas更有优势，除了非常大的数据集和运行有很多循环的东西(比如神经网络)？ 最佳答案 所以有专门为此开发的库PyJulia是一个用于使用Python2和3与Julia交互
我目前正在使用pythonpandas，想知道是否有办法将pandas中的数据输出到juliaDataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python但我不确定它是否适用于数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接受panda数据框？(无需保存为其他文件格式，如csv)什么时候使用JuliaDataframes比使用Pandas更有优势，除了非常大的数据集和运行有很多循环的东西(比如神经网络)？ 最佳答案 所以有专门为此开发的库PyJulia是一个用于使用Python2和3与Julia交互
在PandasDataFrame中，我想根据另一列的值有条件地创建一个新列。在我的应用程序中，DataFrame通常有几百万行，并且唯一条件值的数量很少，按统一顺序排列。性能极其重要:生成新列的最快方法是什么？我在下面创建了一个示例案例，并且已经尝试并比较了不同的方法。在示例中，条件填充表示为基于列值的字典查找label(此处:1,2,3之一)。lookup_dict={1:100,#arbitrary2:200,#arbitrary3:300,#arbitrary}然后我希望我的DataFrame被填充为:labeloutput0330012200233003330042200522
在PandasDataFrame中，我想根据另一列的值有条件地创建一个新列。在我的应用程序中，DataFrame通常有几百万行，并且唯一条件值的数量很少，按统一顺序排列。性能极其重要:生成新列的最快方法是什么？我在下面创建了一个示例案例，并且已经尝试并比较了不同的方法。在示例中，条件填充表示为基于列值的字典查找label(此处:1,2,3之一)。lookup_dict={1:100,#arbitrary2:200,#arbitrary3:300,#arbitrary}然后我希望我的DataFrame被填充为:labeloutput0330012200233003330042200522
在分析我的算法的内存消耗时，我很惊讶有时对于较小的输入需要更多的内存。这一切都归结为pandas.unique()的以下用法:importnumpyasnpimportpandasaspdimportsysN=int(sys.argv[1])a=np.arange(N,dtype=np.int64)b=pd.unique(a)N=6*10^7需要3.7GB峰值内存，但N=8*10^7仅"3GB。扫描不同的输入大小会产生下图:出于好奇和self教育:N=5*10^7周围的违反直觉的行为(即更多内存用于更小的输入大小)是如何产生的，N=1.3*10^7有解释吗？以下是在Linux上生成内存
在分析我的算法的内存消耗时，我很惊讶有时对于较小的输入需要更多的内存。这一切都归结为pandas.unique()的以下用法:importnumpyasnpimportpandasaspdimportsysN=int(sys.argv[1])a=np.arange(N,dtype=np.int64)b=pd.unique(a)N=6*10^7需要3.7GB峰值内存，但N=8*10^7仅"3GB。扫描不同的输入大小会产生下图:出于好奇和self教育:N=5*10^7周围的违反直觉的行为(即更多内存用于更小的输入大小)是如何产生的，N=1.3*10^7有解释吗？以下是在Linux上生成内存
假设我有一个DataFrame，我想在其上计算两列之间的滚动或扩展Pearson相关性importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.statsasstdf=pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10000),'y':np.random.rand(10000)})借助内置的pandas功能，计算速度非常快expanding_corr=df['x'].expanding(50).corr(df['y'])rolling_corr=df['x'].rolling(50).corr(df['y'])但是，如果我希望获得与这些相
假设我有一个DataFrame，我想在其上计算两列之间的滚动或扩展Pearson相关性importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.statsasstdf=pd.DataFrame({'x':np.random.rand(10000),'y':np.random.rand(10000)})借助内置的pandas功能，计算速度非常快expanding_corr=df['x'].expanding(50).corr(df['y'])rolling_corr=df['x'].rolling(50).corr(df['y'])但是，如果我希望获得与这些相
我有一个包含50列数据的csv文件。我正在使用Pandasread_csv函数提取这些列的子集，使用usecols参数来选择我想要的列:cols_to_use=[0,1,5,16,8]df_ret=pd.read_csv(filepath,index_col=False,usecols=cols_to_use)问题是df_ret包含正确的列，但不是按照我指定的顺序。它们按升序排列，因此[0,1,5,8,16]。(顺便说一句，列号可以在每次运行时改变，这只是一个例子。)这是一个问题，因为代码的其余部分具有“正确”顺序的数组，我宁愿不必重新排序所有他们中的。是否有任何聪明的pandas方法
我有一个包含50列数据的csv文件。我正在使用Pandasread_csv函数提取这些列的子集，使用usecols参数来选择我想要的列:cols_to_use=[0,1,5,16,8]df_ret=pd.read_csv(filepath,index_col=False,usecols=cols_to_use)问题是df_ret包含正确的列，但不是按照我指定的顺序。它们按升序排列，因此[0,1,5,8,16]。(顺便说一句，列号可以在每次运行时改变，这只是一个例子。)这是一个问题，因为代码的其余部分具有“正确”顺序的数组，我宁愿不必重新排序所有他们中的。是否有任何聪明的pandas方法
